এই সংগ্রহ আর আপডেট করা হচ্ছে না. IMERG মাসিক দেখুন
এই ডেটাসেট অ্যালগরিদমিকভাবে SSMI, SSMIS, MHS, AMSU-B এবং AMSR-E সহ একাধিক উপগ্রহ থেকে মাইক্রোওয়েভ ডেটা একত্রিত করে, প্রতিটি TRMM সম্মিলিত যন্ত্রে আন্তঃ-ক্যালিব্রেট করা হয়।
অ্যালগরিদম 3B43 প্রতি ক্যালেন্ডার মাসে একবার কার্যকর করা হয় একক, সর্বোত্তম-আনুমানিক বৃষ্টিপাতের হার এবং RMS বৃষ্টিপাত-ত্রুটি অনুমান ক্ষেত্র (3B43) 3-ঘণ্টা একত্রিত উচ্চ-গুণমান/IR অনুমান (3B42) মাসিক জমা হওয়া গ্লোবাল রেসিপিটেশন রেইনিং সেন্টার (GGPCCanausis ক্লাইমাটোলজি সেন্টার) এর সাথে একত্রিত করে।
সমস্ত বিশ্বব্যাপী বৃষ্টিপাতের ডেটাসেটের কিছু ক্যালিব্রেটিং ডেটা উত্স রয়েছে, যা অবদানকারী উপগ্রহগুলির মধ্যে পক্ষপাতের পার্থক্য নিয়ন্ত্রণ করতে প্রয়োজনীয়। মাল্টি-স্যাটেলাইট ডেটা মাসিক স্কেলে গড় করা হয় এবং গ্লোবাল রেসিপিটেশন ক্লাইমাটোলজি সেন্টারের (GPCC) মাসিক পৃষ্ঠের বৃষ্টিপাত পরিমাপক বিশ্লেষণের সাথে মিলিত হয়। প্রতিটি ক্ষেত্রে মাল্টি-স্যাটেলাইট ডেটা গেজ বিশ্লেষণের বৃহৎ-ক্ষেত্রের গড়ের সাথে সামঞ্জস্য করা হয়, যেখানে পাওয়া যায় (বেশিরভাগই জমির উপর) এবং তারপর একটি সাধারণ বিপরীত আনুমানিক-এলোমেলো-ত্রুটি পরিবর্তনের ওজন ব্যবহার করে গেজ বিশ্লেষণের সাথে একত্রিত করা হয়। মধ্য আফ্রিকা এবং মহাসাগরের মতো দুর্বল গেজ কভারেজ সহ অঞ্চলগুলিতে স্যাটেলাইট ইনপুটের ওজন বেশি থাকে।
Adler, RF, GJ Huffman, A. Chang, R. Ferraro, P. Xie, J. Janowiak, B. Rudolf, U. Schneider, S. Curtis, D. Bolvin, A. Gruber, J. Susskind, P. Arkin, EJ Nelkin, 2003: The Version 2 Global clitmatology প্রিসিপিটেশন প্রিসিপিটেশন প্রিসিপিটেশন (1979-বর্তমান)। J. Hydrometeor., 4(6), 1147-1167.
Huffman, GJ, 2012: GPM (I-MERG) এর জন্য NASA গ্লোবাল রেসিপিটেশন মেজারমেন্ট (GPM) ইন্টিগ্রেটেড মাল্টি-স্যাটেলাইট পুনরুদ্ধারের জন্য অ্যালগরিদম থিওরিটিক্যাল বেসিস ডকুমেন্ট (ATBD) সংস্করণ 3.0। জিপিএম প্রকল্প, গ্রীনবেল্ট, এমডি, 29 পিপি।
Huffman, GJ, RF Adler, P. Arkin, A. Chang, R. Ferraro, A. Gruber, J. Janowiak, A. McNab, B. Rudolph, এবং U. Schneider, 1997: The Global Precipitation Climatology Project (GPCP) কম্বাইন্ড প্রিপিটেশন ডেটাসেট, বুল। আমের। উল্কা। Soc., 78, 5-20.
Huffman, GJ, RF Adler, DT Bolvin, G. Gu, EJ Nelkin, KP Bowman, Y. Hong, EF Stocker, DB Wolff, 2007: The TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis: Quasi-Global, Multi-year, Combined-Sensor Precipitation Scale at F Esstimate. J. Hydrometeor., 8(1), 38-55.
Huffman, GJ, RF Adler, M. Morrissey, DT Bolvin, S. Curtis, R. Joyce, B McGavock, J. Susskind, 2001: মাল্টি-স্যাটেলাইট পর্যবেক্ষণ থেকে এক-ডিগ্রী দৈনিক রেজোলিউশনে বিশ্বব্যাপী বৃষ্টিপাত। J. Hydrometeor., 2(1), 36-50.
Huffman, GJ, RF Adler, B. Rudolph, U. Schneider, and P. Keehn, 1995: স্যাটেলাইট-ভিত্তিক অনুমান, বৃষ্টির পরিমাপক বিশ্লেষণ, এবং NWP মডেল বৃষ্টিপাতের তথ্য, জে. ক্লিম।, 1995-এর সমন্বয়ের জন্য একটি প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে বিশ্বব্যাপী বৃষ্টিপাতের অনুমান।
এই সংগ্রহ আর আপডেট করা হচ্ছে না. IMERG মাসিক দেখুন এই ডেটাসেটটি অ্যালগরিদমিকভাবে SSMI, SSMIS, MHS, AMSU-B এবং AMSR-E সহ একাধিক উপগ্রহ থেকে মাইক্রোওয়েভ ডেটা একত্রিত করে, প্রতিটি TRMM কম্বাইন্ড ইনস্ট্রুমেন্টে ইন্টার-ক্যালিব্রেট করা হয়। অ্যালগরিদম 3B43 একক, সর্বোত্তম-আনুমানিক বৃষ্টিপাতের হার এবং RMS তৈরি করতে প্রতি ক্যালেন্ডার মাসে একবার কার্যকর করা হয় …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe TRMM 3B43V7 dataset provides monthly precipitation estimates from 1998 to 2019, derived from multiple satellite data sources.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis dataset is no longer updated and users are directed to the IMERG monthly dataset for more current precipitation data.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePrecipitation estimates are generated by merging microwave and infrared data, calibrated using rain gauge analysis primarily over land.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset is available at a spatial resolution of 27830 meters and includes bands for precipitation, relative error, and gauge weighting.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTRMM 3B43V7 data is in the public domain and freely accessible for use and distribution.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# TRMM 3B43: Monthly Precipitation Estimates\n\nDataset Availability\n: 1998-01-01T00:00:00Z--2019-12-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [NASA GES DISC at NASA Goddard Space Flight Center](https://doi.org/10.5067/TRMM/TMPA/MONTH/7)\n\nCadence\n: 1 Month\n\nTags\n:\n[climate](/earth-engine/datasets/tags/climate) [geophysical](/earth-engine/datasets/tags/geophysical) [jaxa](/earth-engine/datasets/tags/jaxa) [nasa](/earth-engine/datasets/tags/nasa) [precipitation](/earth-engine/datasets/tags/precipitation) [rainfall](/earth-engine/datasets/tags/rainfall) [trmm](/earth-engine/datasets/tags/trmm) [weather](/earth-engine/datasets/tags/weather) \n\n#### Description\n\n**This collection is no longer being updated. See\n[IMERG monthly](https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/NASA_GPM_L3_IMERG_MONTHLY_V06)**\n\nThis dataset algorithmically merges microwave data from multiple satellites,\nincluding SSMI, SSMIS, MHS, AMSU-B and AMSR-E, each inter-calibrated to the\nTRMM Combined Instrument.\n\nAlgorithm 3B43 is executed once per calendar month to produce the single,\nbest-estimate precipitation rate and RMS precipitation-error estimate field\n(3B43) by combining the 3-hourly merged high-quality/IR estimates (3B42)\nwith the monthly accumulated Global Precipitation Climatology Centre (GPCC)\nrain gauge analysis.\n\nAll of the global precipitation datasets have some calibrating data source,\nwhich is necessary to control bias differences between contributing\nsatellites. The multi-satellite data are averaged to the monthly scale and\ncombined with the Global Precipitation Climatology Centre's (GPCC) monthly\nsurface precipitation gauge analysis. In each case the multi-satellite data\nare adjusted to the large-area mean of the gauge analysis, where available\n(mostly over land), and then combined with the gauge analysis using a\nsimple inverse estimated-random-error variance weighting. Regions with poor\ngauge coverage, like central Africa and the oceans, have a higher weighting\non the satellite input.\n\nSee the [algorithm description](https://trmm.gsfc.nasa.gov/3b43.html)\nand the [file specification](https://pps.gsfc.nasa.gov/Documents/filespec.TRMM.V7.pdf)\nfor details.\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n27830 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Units | Min | Max | Pixel Size | Description |\n|--------------------------|-------|---------|---------|------------|-----------------------------------------------------------|\n| `precipitation` | mm/hr | 0\\* | 6.73\\* | meters | Merged microwave/IR precipitation estimate |\n| `relativeError` | mm/hr | 0.001\\* | 16.36\\* | meters | Merged microwave/IR precipitation random error estimate |\n| `gaugeRelativeWeighting` | % | 0\\* | 100\\* | meters | Relative weighting of the rain gauges used in calibration |\n\n\\* estimated min or max value\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nThis dataset is in the public domain and is available\nwithout restriction on use and distribution. See [NASA's\nEarth Science Data \\& Information Policy](https://www.earthdata.nasa.gov/engage/open-data-services-and-software/data-and-information-policy)\nfor additional information.\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Adler, R.F., G.J. Huffman, A. Chang, R. Ferraro, P. Xie, J. Janowiak,\n B. Rudolf, U. Schneider, S. Curtis, D. Bolvin, A. Gruber, J. Susskind,\n P. Arkin, E.J. Nelkin, 2003: The Version 2 Global Precipitation\n Climatology Project (GPCP) Monthly Precipitation Analysis (1979-Present).\n J. Hydrometeor., 4(6), 1147-1167.\n- Huffman, G.J., 1997: Estimates of Root-Mean-Square Random Error\n for Finite Samples of Estimated Precipitation, J. Appl. Meteor.,\n 1191-1201.\n- Huffman, G.J., 2012: Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD)\n Version 3.0 for the NASA Global Precipitation Measurement (GPM)\n Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (I-MERG). GPM Project,\n Greenbelt, MD, 29 pp.\n- Huffman, G.J., R.F. Adler, P. Arkin, A. Chang, R. Ferraro, A.\n Gruber, J. Janowiak, A. McNab, B. Rudolph, and U. Schneider, 1997:\n The Global Precipitation Climatology Project (GPCP) Combined Precipitation\n Dataset, Bul. Amer. Meteor. Soc., 78, 5-20.\n- Huffman, G.J., R.F. Adler, D.T. Bolvin, G. Gu, E.J. Nelkin, K.P.\n Bowman, Y. Hong, E.F. Stocker, D.B. Wolff, 2007: The TRMM Multi-satellite\n Precipitation Analysis: Quasi-Global, Multi-Year, Combined-Sensor\n Precipitation Estimates at Fine Scale. J. Hydrometeor., 8(1), 38-55.\n- Huffman, G.J., R.F. Adler, M. Morrissey, D.T. Bolvin, S. Curtis,\n R. Joyce, B McGavock, J. Susskind, 2001: Global Precipitation at\n One-Degree Daily Resolution from Multi-Satellite Observations. J.\n Hydrometeor., 2(1), 36-50.\n- Huffman, G.J., R.F. Adler, B. Rudolph, U. Schneider, and P. Keehn,\n 1995: Global Precipitation Estimates Based on a Technique for Combining\n Satellite-Based Estimates, Rain Gauge Analysis, and NWP Model Precipitation\n Information, J. Clim., 8, 1284-1295.\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar dataset = ee.ImageCollection('TRMM/3B43V7')\n .filter(ee.Filter.date('2018-04-01', '2018-05-01'));\nvar precipitation = dataset.select('precipitation');\nvar precipitationVis = {\n min: 0.1,\n max: 1.2,\n palette: ['blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'],\n};\nMap.setCenter(6.746, 46.529, 3);\nMap.addLayer(precipitation, precipitationVis, 'Precipitation');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/TRMM/TRMM_3B43V7) \n[TRMM 3B43: Monthly Precipitation Estimates](/earth-engine/datasets/catalog/TRMM_3B43V7) \nThis collection is no longer being updated. See IMERG monthly This dataset algorithmically merges microwave data from multiple satellites, including SSMI, SSMIS, MHS, AMSU-B and AMSR-E, each inter-calibrated to the TRMM Combined Instrument. Algorithm 3B43 is executed once per calendar month to produce the single, best-estimate precipitation rate and RMS ... \nTRMM/3B43V7, climate,geophysical,jaxa,nasa,precipitation,rainfall,trmm,weather \n1998-01-01T00:00:00Z/2019-12-01T00:00:00Z \n-50 -180 50 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [](https://doi.org/https://doi.org/10.5067/TRMM/TMPA/MONTH/7)\n- [](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/TRMM_3B43V7)"]]
